MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3097243488 · doi:10.1101/2020.10.29.360214

Absolute measurement of cellular activities using photochromic single-fluorophore biosensors

2020· preprint· en· W3097243488 sur OpenAlexafffund
Vincent Gielen, Viola Mönkemöller, Franziska Bierbuesse, Anaïs C. Bourgès, Wim Vandenberg, Yi Shen, Johan Hofkens, Pieter Vanden Berghe, Robert E. Campbell, Benjamien Moeyaert, Peter Dedecker

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePhotochromic and Fluorescence Chemistry
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesVlaamse regeringKU LeuvenFonds Wetenschappelijk OnderzoekEuropean CommissionUniversity of Alberta
Mots-clésBiosensorPhotochromismFluorophoreAnalyteFluorescent proteinFluorescenceMeasure (data warehouse)Absolute (philosophy)NanotechnologyChemistryMaterials scienceBiological systemComputer scienceOpticsPhysicsChromatographyBiochemistryBiologyGreen fluorescent proteinData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Genetically-encoded biosensors based on a single fluorescent protein are widely used to visualize analyte levels or enzymatic activities in cells, though usually to monitor relative changes rather than absolute values. We report photochromism-enabled absolute quantification (PEAQ) biosensing, a method that leverages the photochromic properties of biosensors to provide an absolute measure of the analyte concentration or activity. We develop proof-of-concept photochromic variants of the popular GCaMP family of Ca 2+ biosensors, and show that these can be used to resolve dynamic changes in the absolute Ca 2+ concentration in live cells. We also show how our method can be expanded to fast imaging with reduced illumination intensities or to situations where the absolute illumination intensities are unknown. In principle, PEAQ biosensing can be applied to other biosensors with photochromic properties, thereby expanding the possibilities for fully quantitative measurements in complex and dynamic systems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,181 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)Même sujetPhotochromic and Fluorescence ChemistryTravaux en français237 207